Was haben Roboter und Menschen gemeinsam?

Das Pitch Avatar Das Team hat vom Begründer der Theorie des „zellulären Automaten“ mehrere Zitate über die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen lebenden Organismen und Maschinen gesammelt.

John von Neumann (1903–1957) war ein ungarisch-amerikanischer Mathematiker, Physiker, Ingenieur und Informatiktheoretiker. Zu seinen zahlreichen Beiträgen zählte die Überzeugung, dass verschiedene Herausforderungen in Ingenieurwesen und Informatik durch das Finden und Studium analoger Lösungen in der Natur gelöst werden könnten. Er entwickelte das Konzept der „zellulären Automaten“ – auch bekannt als „Von-Neumann-Automaten“ – Geräte, die sich selbst replizieren und in einer Variante komplexe Systeme aus mehreren einfachen Automaten bilden können. Die Zitate stammen aus seinem 1951 erschienenen Werk „Allgemeine und Logische Theorie der Automaten“.

• Natürliche Organismen sind in der Regel viel komplizierter und subtiler und daher im Detail deutlich weniger gut verstanden als künstliche Automaten. Dennoch können gewisse Regelmäßigkeiten, die wir in der Organisation ersterer beobachten, für unser Denken und Planen letzterer sehr aufschlussreich sein; umgekehrt lassen sich viele unserer Erfahrungen und Schwierigkeiten mit unseren künstlichen Automaten bis zu einem gewissen Grad auf unsere Interpretationen natürlicher Organismen übertragen.

Mit diesen Worten bringt von Neumann klar zum Ausdruck, dass die erfolgreiche Entwicklung der Robotik direkt davon abhängt, wie gut die Entwickler von Maschinen und Software bestimmte Gesetze einhalten, die die Entwicklung und das Leben natürlicher Organismen bestimmen.

• Das Neuron überträgt einen Impuls. Dies scheint seine primäre Funktion zu sein, auch wenn das letzte Wort über diese Funktion und ihren exklusiven oder nicht-exklusiven Charakter noch lange nicht gesprochen ist. Der Nervenimpuls scheint im Wesentlichen eine Alles-oder-Nichts-Angelegenheit zu sein, vergleichbar mit einer Binärzahl.

• Die Erregung eines Neurons, die Entwicklung und der Verlauf seines Impulses sowie die stimulierenden Wirkungen des Impulses an einer Synapse lassen sich alle elektrisch beschreiben. Die begleitenden chemischen und sonstigen Prozesse sind wichtig für das Verständnis der inneren Funktionsweise einer Nervenzelle. Sie sind möglicherweise sogar wichtiger als die elektrischen Phänomene. Für die Beschreibung eines Neurons als „Black Box“, eines Alles-oder-Nichts-Organs, scheinen sie jedoch kaum notwendig zu sein. Auch hier ist die Situation nicht schlimmer als beispielsweise bei einer Vakuumröhre. Auch hier werden die rein elektrischen Phänomene von zahlreichen anderen Phänomenen der Festkörperphysik, Thermodynamik und Mechanik begleitet. All diese sind wichtig für das Verständnis der Struktur einer Vakuumröhre, sollten aber am besten aus der Diskussion ausgeklammert werden, wenn die Vakuumröhre als „Black Box“ mit schematischer Beschreibung behandelt werden soll.

Von Neumanns Erkenntnisse über die Funktionen von Neuronen wurden erwartungsgemäß zu einem grundlegenden Baustein für die Entwicklung moderner künstlicher neuronaler Netze. Ebenso bedeutsam ist sein direktes Eingeständnis der verblüffenden Ähnlichkeiten zwischen dem biologischen Nervensystem und künstlichen neuronalen Netzen.

• Die lebenden Organismen sind hochkomplexe Mechanismen, die teils digital, teils analog sind. Die Rechenmaschinen, zumindest in ihrer neueren Form, auf die ich mich in dieser Diskussion beziehe, sind rein digital.

Im Gegensatz zu Science-Fiction-Autoren, die oft über die „Verwischung“ der Grenzen zwischen natürlicher und künstlicher Intelligenz spekulieren, blieb von Neumann der Realität treu. Er betonte stets, dass biologische Organismen und Maschinen zwar Ähnlichkeiten aufweisen, sich aber in ihren zugrunde liegenden Prinzipien grundlegend unterscheiden.

• …Wird ein lebender Organismus mechanisch verletzt, hat er eine starke Tendenz zur Wiederherstellung. Schlagen wir hingegen mit einem Vorschlaghammer auf einen künstlichen Mechanismus, ist keine solche Wiederherstellungstendenz erkennbar. Liegen zwei Metallteile nahe beieinander, können die im umgebenden Medium stets vorhandenen kleinen Vibrationen und anderen mechanischen Störungen die Gefahr eines Kontakts bergen. Liegen sie auf unterschiedlichen elektrischen Potentialen, kann es nach diesem Kurzschluss zu einer elektrischen Verlötung kommen, wodurch der Kontakt dauerhaft wird. An diesem Punkt liegt dann ein echter und dauerhafter Zusammenbruch vor. Bei einer Verletzung der Membran einer Nervenzelle passiert dies nicht. Im Gegenteil, die Membran regeneriert sich in der Regel nach kurzer Zeit. Es ist diese mechanische Instabilität unserer Materialien, die uns daran hindert, die Größe weiter zu reduzieren. Diese Instabilität und andere Phänomene vergleichbarer Art machen das Verhalten unserer Komponenten selbst bei den gegenwärtigen Größen weniger zuverlässig. Es ist also die Minderwertigkeit unserer Materialien im Vergleich zu denen in der Natur, die uns daran hindert, den hohen Grad an Komplexität und die geringen Abmessungen zu erreichen, die natürliche Organismen erreicht haben.

• Natürliche Organismen sind so gut konzipiert, dass sie auch bei Fehlfunktionen funktionieren können. Sie können trotz Fehlfunktionen funktionieren und neigen dazu, diese Fehlfunktionen zu beheben. Ein künstlicher Automat könnte durchaus so konstruiert werden, dass er trotz einer begrenzten Anzahl von Fehlfunktionen in bestimmten Bereichen normal funktioniert. Jede Fehlfunktion birgt jedoch ein erhebliches Risiko, dass bereits ein allgemein degenerierender Prozess in der Maschine eingesetzt hat. Daher ist sofortiges Eingreifen notwendig, da eine Maschine, die Fehlfunktionen aufweist, nur selten die Tendenz hat, sich selbst zu reparieren, und eher noch schlimmer wird. All dies führt zu einem Ergebnis: Mit unseren künstlichen Automaten tappen wir viel stärker im Dunkeln, als die Natur mit ihren Organismen zu tun scheint. Wir sind – und müssen es offenbar zumindest derzeit – viel mehr „Angst“ haben vor dem Auftreten eines einzelnen Fehlers und der dahinter steckenden Fehlfunktion. Unser Verhalten ist eindeutig das einer aus Unwissenheit entstandenen Übervorsicht.

John von Neumann war nicht der erste Wissenschaftler, der erkannte, dass theoretische Fortschritte die technischen Möglichkeiten ihrer Umsetzung übertrafen. Als Ingenieur und Theoretiker verdeutlichte er diese Lücke jedoch mit bemerkenswerter Klarheit und verdeutlichte, wie der technologische Fortschritt den Errungenschaften der Natur über Milliarden von Jahren der Evolution hinterherhinkt. Dabei verwies er subtil auf die Natur als Vorbild für diejenigen, die nach Miniaturisierung der Technik streben und die Herausforderungen im Zusammenhang mit Maschinenfehlern, Fehlfunktionen und Ausfällen bewältigen wollen.

• • Es gibt in der Natur ein sehr offensichtliches Merkmal, einen Teufelskreis, dessen einfachste Ausprägung die Fähigkeit sehr komplizierter Organismen zur Selbstreproduktion ist. Wir alle neigen dazu, vage die Existenz eines Konzepts der „Komplikation“ zu vermuten. Dieses Konzept und seine vermeintlichen Eigenschaften wurden nie klar formuliert. Wir sind jedoch stets versucht anzunehmen, dass sie auf diese Weise funktionieren. Wenn ein Automat bestimmte Operationen ausführt, muss davon ausgegangen werden, dass diese weniger kompliziert sind als der Automat selbst. Insbesondere wenn ein Automat die Fähigkeit besitzt, einen anderen zu konstruieren, muss die Komplexität vom Ursprung zum Konstrukt abnehmen. Das heißt: Wenn A B produzieren kann, dann muss A irgendwie eine vollständige Beschreibung von B enthalten haben. Um dies effektiv zu machen, müssen in A zudem verschiedene Vorkehrungen getroffen werden, die dafür sorgen, dass diese Beschreibung interpretiert und die erforderlichen konstruktiven Operationen ausgeführt werden. In diesem Sinne scheint eine gewisse Degenerationstendenz zu erwarten, eine Abnahme der Komplexität, wenn ein Automat einen anderen Automaten erzeugt. Obwohl dies eine gewisse Plausibilität besitzt, steht es im klaren Widerspruch zu den offensichtlichsten Vorgängen in der Natur. Organismen reproduzieren sich selbst, d. h. sie produzieren neue Organismen, ohne dass ihre Komplexität abnimmt. Darüber hinaus gibt es lange Evolutionsphasen, in denen die Komplexität sogar zunimmt. Organismen stammen indirekt von anderen Organismen ab, die eine geringere Komplexität aufwiesen. Es besteht also ein offensichtlicher Konflikt zwischen Plausibilität und Evidenz, wenn nicht sogar Schlimmeres.

• Es ist relativ einfach, eine solche Liste zu erstellen, d. h. einen Katalog von „Maschinenteilen“ zu schreiben, der umfassend genug ist, um die Konstruktion der hier benötigten großen Vielfalt an Mechanismen zu ermöglichen, und der die für diese Art von Überlegungen erforderliche axiomatische Strenge aufweist. Die Liste muss auch nicht sehr lang sein. Sie kann natürlich beliebig lang oder beliebig kurz sein. Sie kann verlängert werden, indem man als Elementarteile Dinge einschließt, die durch Kombinationen anderer erreicht werden könnten. Sie kann verkürzt werden – tatsächlich kann sie aus einer einzigen Einheit bestehen, indem man jedes Elementarteil mit einer Vielzahl von Attributen und Funktionen ausstattet… Das Problem der Selbstreproduktion lässt sich dann wie folgt formulieren: Kann man aus solchen Elementen ein Aggregat so bauen, dass es, wenn man es in ein Reservoir gibt, in dem all diese Elemente in großer Zahl schwimmen, beginnt, weitere Aggregate zu konstruieren, von denen sich jedes am Ende als ein weiterer Automat herausstellt, genau wie der ursprüngliche? Das ist machbar…

• Es gibt ein gewisses Mindestniveau, ab dem degenerative Eigenschaften nicht mehr universell sind. An diesem Punkt werden Automaten möglich, die sich selbst reproduzieren oder sogar höhere Einheiten konstruieren können. Die Tatsache, dass sowohl Komplikation als auch Organisation unterhalb eines bestimmten Mindestniveaus degenerativ sind und darüber hinaus selbsterhaltend und sogar zunehmend werden können, wird in jeder zukünftigen Theorie dieses Themas eine wichtige Rolle spielen.

Von Neumann erkannte eine der zentralen Herausforderungen der „selbstreproduzierenden Robotik“ und schlug eine Lösung vor. Dabei stützte er sich nicht nur auf seine eigenen Überlegungen, sondern auch auf die Arbeiten Alan Turings und die McCulloch-Pitts-Theorie, die das Konzept des künstlichen Neurons als Grundeinheit eines künstlichen neuronalen Schaltkreises einführte. Anders ausgedrückt: Er legte den Grundstein für einen Weg, bei dem der vielversprechendste technologische Fortschritt in der Weiterentwicklung universeller Computer und künstlicher neuronaler Netze liegt – und damit die Schaffung selbstreproduzierender, selbstlernender Maschinen ermöglicht. Solche Maschinen wiederum würden sich nahezu zwangsläufig weiterentwickeln und zu einer Art technologischem Analogon zur lebenden Natur werden. Es ist wichtig zu betonen, dass das Erkennen dieser Möglichkeit keine Angst schüren, sondern vielmehr als Motivation dienen sollte, Mechanismen zur Steuerung und Kontrolle des Prozesses der Maschinenevolution zu entwickeln.

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